Vad är AI-agenter? Allt du behöver veta

AI-agenter används i allt större utsträckning på moderna arbetsplatser för att underlätta beslutsfattande, automatisera uppgifter och optimera effektiviteten.

Det handlar om olika AI-lösningar, maskininlärningslösningar och naturliga inlärningsprocesser för att anpassa sig till olika miljöer.

Den här artikeln kommer att behandla frågan: vad är AI-agenter?

Vi har sammanställt allt du behöver veta om hur AI-agenter fungerar så att du kan välja rätt applikation för din affärsmodell.

Ta reda på mer nedan!

Vad är en AI-agent?

En AI-agent är en automatiserad programvara som kan hjälpa en anställd på arbetsplatsen att utföra olika uppgifter.

Det handlar om ett system med artificiell intelligens som bygger på maskininlärning och bearbetning av naturligt språk för att ta in information från sin omedelbara omgivning och fatta beslut utan mänsklig inblandning. 

Till skillnad från de flesta traditionella datorprogram behöver AI-agenter inte en programmerad uppsättning regler eller uppmaningar för att utföra uppgifter och ge svar.

De har ett avancerat system där de kan observera sin omgivning och lösa problem utan ingripande. 

De är otroligt mångsidiga och de viktigaste komponenterna i en agent varierar beroende på vilka uppgifter de ska utföra.

Människor kan sätta upp mål, men AI-agenten beslutar om vilka steg som ska tas för att uppnå målen. 

Olika typer av AI-agenter

Låt oss utforska de olika exemplen på AI-agenter för att förstå hur AI-agenter fungerar och deras tillämpningar under olika omständigheter. 

Kundansvariga 

Kundagenter hjälper företag att engagera sig i sin användarbas, svara på förfrågningar och hjälpa till med kundtjänstuppgifter 24/7.

Denna typ av AI-agent använder ett system för bearbetning av naturlig inlärning som gör det möjligt för dem att kommunicera med kunder i en konversationston och erbjuda sömlös kundsupport. 

Till exempel samarbetade Volkswagen US med Googles Gemini för att lansera sin egen AI virtuell assistent för sin MyVW-app.

Den här lösningen kan svara på förarnas förfrågningar om att använda fordonet och förklara hur man använder funktioner som blinkers med en telefonkamera.

Hierarkiska agenter 

Hierarkiska agenter följer en definierad struktur över flera nivåer, var och en med fokus på en annan uppgift.

Det handlar om en kombination av flera agenter som är grupperade i en hierarki där agenter på lägre nivåer fokuserar på specifika uppgifter.

Agenter på högre nivå är däremot mer ansvariga för att hantera breda uppgifter. 

Denna organisation säkerställer att AI-agenter kan hantera uppgifter på ett effektivt sätt, oavsett hur komplexa de är.

Hierarkiska agenter har t.ex. visat sig vara till stor hjälp i tillverkningsföretag där agenter på lägre nivåer fokuserar på enskilda maskiner.

Agenter på hög nivå hanterar däremot uppgifter som rör det övergripande produktionsflödet. De analyserar data för att identifiera mönster som kan bidra till att förbättra produktionskvaliteten. 

Verktygsbaserade agenter 

Utility-baserade agenter kallas också rollbaserade agenter eftersom de analyserar önskvärdheten av potentiella resultat innan de fattar beslut.

Med denna nyttofunktion kan ai-agenter maximera sin preferensskala och utvärdera lösningar för att fastställa bästa möjliga resultat. 

Ett exempel är finansinstitut där portföljförvaltare utvärdera investeringar baserat på olika variabler som avkastning, diversifiering och riskfaktorer.

Dessa verktygsbaserade agenter kan hjälpa till att analysera data för att hitta investeringsalternativ som ger mest avkastning. 

Reflexbaserade agenter 

Det finns två kategorier av reflexbaserade agenter:

Enkla reflexagenter och modellbaserade reflexagenter. 

Enkla reflexagenter följer en fördefinierad uppsättning program för att reagera på specifika situationer.

De tar inte hänsyn till tidigare resultat eller framtida åtgärder och arbetar bara inom de definierade reglerna.

Inom hotell- och restaurangbranschen kan enkla reflexbaserade agenter till exempel automatiskt skicka bekräftelsemeddelanden när kunderna gör en bokning.

Eller på försäkringsbolag, där agenterna omedelbart skickar bekräftelsemeddelanden som svar på varje krav som lämnas in.   

Samtidigt använder modellbaserade agenter en mer sofistikerad beslutsprocess.

De utvecklar en intern modell av miljön och samlar information genom att beakta tidigare handlingar för att fatta beslut om framtiden.

Ett exempel är supply chain-industrin; lagerhållare använder modellbaserade agenter för att övervaka lager, justera beställningar, och förutse framtida efterfrågan. 

De tar hänsyn till historiken och beslutar om nästa drag genom att analysera tidigare mönster.

Dataagenter 

Dataagenter erbjuder användarna lösningar för komplex databehandling och insikter i datamängder.

De utför flera funktioner, t.ex. datarensning, analys och hämtning av information från en massiv databas. 

I finansorganisationer använder dataanalytiker agenter för att bearbeta aktiemarknadsdata i realtid, analysera mönster och erbjuda insikter för framtida affärer.

Anställda ombud 

Employee Agents hjälper organisationer att hantera sina HR- och administrativa uppgifter.

De automatiserar rutinuppgifter och hjälper medarbetarna att hantera sina scheman, introduktionsövningar och dagliga workshops.

De beskrivs också som autonoma digitala medarbetare och ökar medarbetarnas produktivitet och effektivitet. 

AI-agenter för onboarding hjälper till att utbilda rekryter genom introduktionsövningar, pappersarbete, bakgrundskontroller och andra administrativa funktioner, vilket minskar stressbelastningen på HR-personalen.

Det bidrar också till att minska handläggningstiden för nyanställda och öka effektiviteten.

Lärande agenter 

Lärande agenter betraktas också som prediktiva agenter eftersom de fattar beslut och förbättrar sitt beteende baserat på tidigare prestationer.

De anpassar sina handlingar utifrån tidigare situationer och aktuella trender för att avgöra framtida händelser.

Vanligtvis använder dessa lärande agenter maskininlärningstekniker för att få nya insikter och anpassa sina beteenden genom att granska tidigare data. 

I många e-handelsföretag är det t.ex. learning agents som organiserar produktförslag och visar annonser baserat på användarens preferenser och interaktioner.

Ett annat exempel är att ett jobbsökningsfilter kan förutse alternativ baserat på tidigare val och på så sätt anpassa sig till användarnas behov.

Hur AI-agenter fungerar 

Om du fortfarande undrar, vad är AI-agenter?

Du måste lära dig hur AI-agenter fungerar för att välja rätt verktyg som passar dina behov.

I följande förklaring diskuteras de viktigaste egenskaperna hos AI-agenter och deras operativa system. 

AI-agenter använder sig av funktionsanrop, som kräver att användarna matar in data i en funktion som kräver att användarna matar in data i en funktion stora språkmodeller inklusive Google Gemini eller Chatt GPT- 4 för att ta emot genererade svar.

Processen för funktionsinbjudan innehåller flera viktiga komponenter. 

• Assistentmeddelande: Detta representerar den LLM-genererade utdata som baseras på användarens anvisningar och systemets algoritm. 
• Användarmeddelande: Meddelandet innehåller instruktioner och uppmaningar som användaren kan förvänta sig att AI ska följa. Beroende på uppgiften kan det vara en direkt fråga eller en beskrivning. 
• Systemmeddelande: Systemmeddelandet hjälper LLM att förstå hur den ska fungera. Det tolkar uppgiften och definierar den process som modellen ska följa. 

Verkliga tillämpningar av AI-agenter

Genom automatisering av arbetsuppgifter hjälper AI-agenter till att omstrukturera industrier och öka produktiviteten och effektiviteten i arbetsflödet. 

AI-agenternas kryptoanalytiker granskar realtidsdata för att analysera stora marknader och identifiera de bästa handelsmöjligheterna.

De fungerar som riskminskningsverktyg som gör det möjligt för handlare att uppnå maximala vinster. 

Dessa verktyg hjälper också till att granska och genomföra smarta kontrakt, vilket underlättar efterlevnad samtidigt som det minskar misstag i blockchain-transaktioner.

Förutom AI-agenternas kryptofunktioner är de också värdefulla för detaljhandel och e-handel.

De fungerar som chatbottar och virtuella assistenter som hanterar kundfrågor och ger support i realtid 24-7.  

Fördelar med att använda AI-agenter

AI-agenter skapar affärsvärde i många branscher genom automatisering och beslutsfattande inom organisationer.

Här är några av de största fördelarna med att använda AI-agenter i ditt arbetsflöde:

• Förbättrad kundsupport: AI-agenter möjliggör kontinuerlig kundsupport genom att ta itu med alla klagomål som kommer in dag som natt. Företagen utnyttjar dessa system för att hantera standardfrågor och leverera snabba lösningar på kundklagomål i realtid. De ger kunderna förbättrad support, vilket leder till ökad varumärkeslojalitet. 

• Korrekt dataanalys: Många AI-agenter kompletterar analytiska roller och hjälper till med insamling och bearbetning av data. Det ger handlingsbara insikter och information som organisationer använder för att genomföra sina affärsstrategier.

• Automatisering av arbetsflöden: AI-agenter hjälper organisationer att förbättra effektiviteten i verksamheten. De hjälper anställda att hantera rutinuppgifter och schemaläggning av möten. Med hjälp av dessa agenter kan företagen prioritera arbetsuppgifter och hitta de bästa strategierna för att organisera logistik och ledningsplaner.

• Utveckling av programvara: AI-kodagenter hjälper till med programvaruutveckling och ger förslag på felsökning och påskyndar programvaruutvecklingsprocessen. 

Utmaningar och begränsningar 

AI-agenter blir alltmer populära på marknaden och varumärken anställer dem nu för att hantera flera olika verksamheter.

Att använda AI-agenter för affärsverksamhet medför dock också flera komplikationer.

Dessa utmaningar inkluderar:

• Risker med hög säkerhet: AI-agenter medför risker för cyberattacker, dataintrång och en komprometterande beslutsprocess.

• Fördomar och etiska frågor: AI-agenter arbetar genom att analysera data för att ge förslag på möjliga utfall. Att använda vinklade data som underlag för beslutsfattande leder till etiska problem vid sidan av diskriminering av vissa grupper. Till exempel AI-rekryteringsverktyg från Amazon fick kritik för att den visade diskriminerande tendenser mot kvinnliga kandidater under anställningsprocessen.

• Dålig datakvalitet: AI-agenter behöver ett korrekt och brett dataset för att kunna göra de mest exakta förutsägelserna. Annars kan dålig datakvalitet leda till ineffektiva utfall och påverka resultaten. Detta kan vara ödesdigert, särskilt för finansinstitut som i hög grad förlitar sig på analytiska förutsägelser. 

• Begränsad mänsklig förståelse: Många AI-agenter är visserligen avancerade, men de förstår fortfarande inte nyanserna i mänskliga uttryck. Det kan till exempel hända att AI-chattbottar inte kan tolka sammanhang i vardagligt språk, vilket gör att de misstolkar kundfrågor och orsakar dålig användarupplevelse. 

AI-agenter vs. traditionell programvara 

AI-agenter och traditionell programvara skiljer sig åt i fråga om funktionalitet, beslutsprocess och flexibilitet.

De flesta traditionella programvaror följer en strikt uppsättning regler som utvecklarna har definierat på förhand.

Krav på t.ex. frekventa uppdateringar hindrar dess förmåga att anpassa sig till nya omständigheter. 

Å andra sidan är AI-agenter utformade för att observera tidigare handlingar och analysera data för att fatta beslut om framtida resultat.

De har maskininlärningsförmåga och neurala nätverk för att bearbeta massiva datamängder, känna igen mönster och optimera effektiviteten i arbetsflödet.

Dessa AI-agenter har förmågan att arbeta på egen hand tack vare sitt automatiserade system utan att kräva mänskliga justeringar. 

Hur man bygger och utbildar AI-agenter 

Om du funderar på att implementera AI-agenter i din verksamhet måste du hitta en process som fungerar bäst för just din verksamhet.

Vårt pålitliga Undetectable AI-teknikteam har sammanställt följande steg för att bygga och utbilda AI-agenter. 

• Steg ett: Du måste definiera agentens syfte och miljö. Detta innebär att man på förhand definierar de möjliga situationer som agenten kommer att stöta på i sin verksamhet. Till exempel inkluderar AI-agenters kryptotrender att analysera data och förutsäga mönster. Genom att definiera de uppgifter som krävs kan du välja de tekniker och modeller som du behöver för att bygga ditt system.

• Steg två: Välj rätt tekniska modeller. AI-agenter är utrustade med unik teknik för att förbättra prestandan i sin verksamhet, från maskininlärningsmodeller till bearbetning av naturligt språk.
  
• Steg tre: I det här skedet måste du samla in och organisera dina data. Det är viktigt att använda kvalitetsdata, t.ex. affärsrapporter, användargenererade data och externa dataset.
  
• Steg fyra: Tillhandahåll data och träna modellen med hjälp av en maskininlärningsalgoritm. På så sätt kan du bestämma hur agenten tar emot data och träna den att analysera mönster. Det krävs kontinuerlig övervakning och justeringar för att bearbeta data och fatta beslut på ett effektivt sätt.
  
• Steg fem: Det är viktigt att noggrant testa AI-agenten för att säkerställa att den kan utföra sina funktioner.
  
• Steg sex: Det sista steget är att driftsätta och övervaka AI-agenten. Det innebär att du implementerar agenten i ditt arbete och i befintliga system. Du måste också följa mätvärdena och observera noggrannheten och svarstiderna när du utför uppgifter. 

Så här använder du AI-agenter i ditt arbetsflöde 

Genom att använda AI-agenter i din dagliga rutin kan du öka produktiviteten och effektiviteten.

Här är de bästa oupptäckbara AI-verktygen som du kan använda för att effektivisera ditt arbetsflöde. 

1. AI Job Applier: Detta automatiserar jobbsökning och granskar ansökningar för att föreslå förbättringsområden.

2. AI SEO-skribent: Detta verktyg är utmärkt för att hjälpa till med skrivning och redigering innehåll optimerat för SEO. Det gör det möjligt för skribenter att delegera rutinmässiga skrivuppgifter och fokusera mer på den kreativa processen.

3. AI-chatt: Det är ett konversationsverktyg som omedelbart ger lösningar i realtid till användarnas önskemål.

4. AI Stealth Writer: Med det här verktyget kan du generera människoliknande innehåll. Det är mer avancerat än vanliga modeller och kan förstå nyanser och mer komplexa innebörder i mänskliga interaktioner.

Ta en stund att utforska vår AI Detector och Humanizer i widgeten nedan!

Vanliga frågor om AI-agenter

Nedan har vi svarat på de vanligaste frågorna om AI-agenter

Slutsats 

AI-agenter utför olika uppgifter på en arbetsplats, från chatbottar för kundsupport till datadriven finansiell analys i realtid.

Nu när du har lärt dig mer om de olika applikationerna i affärsorganisationer kan du välja rätt verktyg för din affärsmodell.

På så sätt kan du behålla din konkurrenskraft och ligga steget före i en alltmer digital värld.